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纯净的硅(初级)

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【V2S200D 语音振动传感器评估套件测评】双麦克风测试 [复制链接]

上次测试了单麦克风的效果,这次再测试双麦克风的效果。

 

一、连接

取出双麦克风测试配件,并将POG的一面正确连接:

 

然后将两个麦克风探测头平方在测试物体表面,这里放在了迷你机箱的表面。

 

二、声音录制

打开测试软件General_surface_demo:

 

设置好声音输入设备和声音输出设备:

 

 

 

然后点击Record即可录制:

 

再次界面上,点击Play的话,同样只能听到机箱风扇的嗡嗡声了。

 

三、处理

点击界面上的Process按钮,进入处理界面:

 

如果前面测试的,分别是原始数据-增益调整、EQ均衡-消除共振峰、噪音消除。

这次测试的效果,和之前单麦克风的类似,前两个的界面上,人声的部分,并不突出。

而做了噪声消除之后,则人声突出,效果比上单麦克风的要好上不少了。

 

上面这张图中,上半部分,是常见的音频波形图,也就是通过麦克风录制的将声波转换为电信号的波形图。

下面这个部分,非常的重要,叫做图像频谱图,是指以频率为自变量描述图像的特征,可以将一幅图像的像素值在空间上的变化分解为具有不同的振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加。

 

分析上面的图,可以得到如下的结论:

  1. 原始数据 - 增益应用(Raw Data - Gain Applied):
    1. 上图:显示了音频信号的波形,可以看到信号的振幅随时间的变化,但是变化的幅度不大,区分度很低
    2. 下图:可以看到在某些频率上有较强的信号(红色区域)。
  2. 应用均衡器 - 去除共振峰(EQ applied - Resonance peak removed):
    1. 上图:波形与原始数据相似,但可能经过了均衡处理,以减少或增强特定频率的信号,但是区分度依然不高。
    2. 下图:可以看到某些频率的信号强度被减弱(例如共振峰),这表明均衡器被用来调整这些频率的信号。
  3. 应用噪声抑制(Noise suppression applied):
    1. 上图:波形更加平滑,表明噪声被减少,并且区分度很明显
    2. 下图:频谱图显示了噪声的减少,尤其是在较低的频率区域,这通常是噪声较为集中的地方。

通过分析结果可以得知,经过增益调整、均衡器应用以去除不需要的共振峰,然后使用噪声抑制以提高信号的清晰度,最终显著的改善了音频质量,使得说话的人声得到了分离,具备很好的区分度。

 

 

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这是直接这个软件就能进行分析啊,不错啊   详情 回复 发表于 2024-11-11 23:43
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沙发
 

这是直接这个软件就能进行分析啊,不错啊

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是的,官方直接提供了分析测试工具  详情 回复 发表于 2024-11-13 07:43
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在爱好的道路上不断前进,在生活的迷雾中播撒光引

 
 
 

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纯净的硅(初级)

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秦天qintian0303 发表于 2024-11-11 23:43 这是直接这个软件就能进行分析啊,不错啊

是的,官方直接提供了分析测试工具

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